Nov, 2017

基于层次空间感知的热红外目标暗示网络

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TL;DR本文提出了一种热红外跟踪器，命名为 HSSNet，它使用层次空间感知 Siamese 卷积神经网络来验证相似性并生成更强的可辨别能力，与其他方法相比，在 VOT-TIR 2015 和 VOT-TIR 2016 基准测试上取得了较好的性能表现。
thermal infrared trackingsimilarity verificationspatial-aware networksiamese convolutional neural networkvot-tir
发现论文，激发创造
  • 热红外物体跟踪的深度多层相似度学习

    本研究提出一种多层相似性模型来提高红外物体跟踪的辨别能力，其中利用了卷积层计算 TIR 对象的全局语义相似度和本地结构相似度，通过一种相对熵的集成子网络进行集成，并构建了大规模 TIR 视频序列数据集以优化算法效果。

    Jun, 2019

  • 热红外追踪的多任务驱动特征模型

    该论文提出了一种基于多任务学习的框架，学习适用于红外追踪的特征模型，并使用大规模红外训练数据集来优化该模型。在三个基准测试中，实验结果表明，该算法的相对增益达到 10％，表现优于现有的方法。

    Nov, 2019

  • 全卷积孪生网络用于目标跟踪

    使用 ILSVRC15 数据集训练的全卷积 Siamese 网络在视频中实现物体检测和追踪，取得了多项基准测试中的最优性能。

    Jun, 2016

  • 图注意力跟踪

    本文提出了一种简单的基于目标感知的 Siamese 图注意力网络解决视觉跟踪中的相似性匹配问题，通过建立完全二分图建立目标和搜索区域之间的部分对部分对应关系，并应用图注意力机制从模板特征传播目标信息到搜索特征，使用目标感知区域选择机制适配不同对象的大小和纵横比变化，实验证明该算法优于现有基于深度学习的最先进跟踪器。

    Nov, 2020

  • 跟踪学习：用孪生卷积神经网络进行强健的目标关联

    本文提出一种新颖的数据关联方法，通过引入一个两阶段的学习方案来匹配检测对，第一阶段使用 Siamese 卷积神经网络来学习编码两个输入图像 patch 之间的局部空时结构描述符。第二阶段使用由比较的输入 patch 的位置和大小导出的一组上下文特征，通过梯度提升分类器与 CNN 输出结合来生成最终匹配概率，表明即使简单高效的跟踪器也可能在我们学习的匹配概率上表现优异，已公开可用的序列结果表明我们的方法达到了多人跟踪的最新标准。

    Apr, 2016

  • SiamTHN: 用于视觉跟踪的连体目标高亮网络

    本文提出了一种基于孪生网络的目标跟踪方法，其中引入了目标强调模块来提高相似性响应映射的目标区域的聚焦能力，同时使用校正损失来训练模型以减少分类和回归之间的不匹配，实验表明该方法优于当前模型在性能上表现，同时效率达到 38 fps。

    Mar, 2023

  • 增强型孪生网络在多目标跟踪中的相似度映射

    本文介绍了一种基于增强 Siamese 神经网络的相似性映射的跟踪系统，该系统考虑了外观和几何信息，并可进行端到端的训练，以减少整体系统复杂性和需要针对特定环境进行调整的超参数数量，在 MOT16 挑战中取得了具有竞争性的速度和准确性。

    Sep, 2016

  • 用于红外物体追踪的大边界结构化卷积算子

    本文提出了一种利用大边界结构卷积算子 (LMSCO)、空间规则化和隐式插值获取持续深特征图实现 TIR 物体追踪的方法，并通过协作优化策略得到新的操作符，继承 SOSVM 强大辨识能力优势，使用高维特征和更密集样本实现准确、鲁棒性高的 TIR 物体追踪，该方法在两个热红外追踪基准测试中具有出色的结果，在准确性和鲁棒性方面优于大多数最先进的追踪器，帧速度足够

    Apr, 2018

  • EANet：增强的基于属性的 RGBT 跟踪器网络

    提出了一种深度学习的图像跟踪方法，将 RGB 图像和红外热像合并进行特征提取和人工属性应用的跟踪，此方法在 RGBT234 和 LasHeR 这两个最广泛使用的 RGBT 目标跟踪数据集上表现优异。

    Jul, 2023

  • 用于实时目标追踪的双重孪生网络

    提出了一种基于 Siamese 网络的实时物体跟踪方法，利用图像分类任务中学习到的语义特征和相似度匹配任务中学习到的外观特征相结合，其中包括两个支路，一个用于语义特征学习，另一个用于外观特征学习，并针对前者提出了通道注意力机制，同时在 OTB-2013/50/100 数据集上取得了比其他实时跟踪器更好的性能。

    Feb, 2018